将基于废水的流行病学与数据驱动的机器学习结合起来,以管理公共卫生风险
Sheree Pagsuyoin1, Calvin Ng2, Nerissa Molejon1
1Department of Civil and Environmental Engineering, University of Massachusetts Lowell, Lowell, Massachusetts, USA.
基于废水的流行病学与机器学习相结合,提供了快速的传染病监测. 这种协同作用增强了对不断变化的全球健康威胁的公共卫生监测和数据驱动决策.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 传统的健康监测面临着速度,覆盖范围和资源的限制.
- 基于废水的流行病学 (WBE) 提供了一种成本效益高,通过污水分析快速检测疾病的方法.
- 大数据分析的进步使得预测建模和早期检测公共卫生中的风险成为可能.
研究的目的:
- 探索机器学习 (ML) 在分析基于废水的流行病学数据的应用,用于传染病监测和预测.
- 突出ML驱动的WBE模型在处理多式联络数据和预测疾病趋势方面的优势.
- 检查将ML-WBE分析集成到公共卫生基础设施中的挑战和机会.
主要方法:
- 对基于废水的流行病学中机器学习应用的现有文献进行审查和分析.
- 探索ML模型处理复杂WBE数据集的能力.
- 讨论使用ML-WBE数据进行政策影响评估的模拟场景.
主要成果:
- 基于ML驱动的WBE模型可以处理多模式数据,以加强传染病监测.
- 这些模型能够准确预测疾病趋势和评估公共卫生政策影响.
- 集成ML和WBE有助于超越传统方法的快速数据收集,分析和解释.
结论:
- WBE和ML之间的协同作用显著提高了传染病监测和预测能力.
- ML-WBE分析可以减少认知偏见,并改善对公共卫生威胁的数据驱动反应.
- 这种综合方法在不断变化的全球健康风险中,具有改善公共卫生结果的巨大潜力.
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